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前言

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RAG 相关概念学习

1. 概念

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过将 检索（Retrieval） 与 生成（Generation） 结合起来的问答方式，能够显著提升 LLM 的回答质量和事实准确性。

2. 相关步骤

总流程:
文档准备 → 预处理 → 切分 → 向量化 → 存储 → 用户提问 → 向量查询 → 结果拼接 → LLM 生成回答

1、存储环节

metadata是指与每个文本块（chunk）关联的 附加信息，它不会被嵌入成向量，但会 随向量一起存储并检索出来，用于：
示例:

{"id": "chunk-1234","vector": [0.123, 0.456, ...],  // embedding 向量"text": "欢迎使用本产品，请先登录系统。","metadata": {"source": "user_manual.pdf","page": 3,"title": "第1节 登录说明","lang": "zh","chunk_id": "1-3","doc_type": "操作手册"}
}

用途	举例说明
检索时筛选（Filter）	只查某文档、某类型、某作者的内容
回答中展示引用信息（grounding）	此答案基于：user_manual.pdf 第3页
数据分析可视化	查看哪个文档贡献最多答案、来源分布图等
热更新、版本控制	根据 metadata 更新某一类数据块

2、查询环节

3、各个步骤说明

步骤	工具/库	说明
1. 文档处理	Apache Tika、pdfbox、LangChain4j 文档加载器	从原始文档提取文本，切分为小段
2. Embedding	OpenAI / BGE / DeepSeek / text2vec	将文本变成向量（高维语义表示）
3. 向量存储	Qdrant / Milvus / Chroma	建立语义检索能力
4. 问题向量化	同上	用户提问也需转换为向量
5. 检索	向量库接口	检索最相关的内容 TopK
6. Prompt 构造	LangChain4j / 自定义	将内容块 + 问题拼成完整 Prompt
7. 回答生成	ChatGPT / Claude / DeepSeek / 自部署 LLM	实际问答环节
8. 返回结果	接口 or 前端呈现	搭建 UI 或 API 返回答案给用户

3. 想让 RAG 查出来的内容“真的能用”，需要注意

项目	要求
文档切分	每段 chunk 保持语义完整（推荐使用滑动窗口）
嵌入模型	使用质量高的 embedding 模型（如 text-embedding-3-small、bge-large-zh）
top-k 设置	一般设置为 3～5 条（取决于 prompt 长度）
检索方式	支持 hybrid search（向量 + keyword 混合）时效果更佳
prompt 构建	精准地把检索内容拼进 prompt 中，并清楚告诉模型“只能基于这些信息回答”

向量库查出来的内容能不能“真的有用”，取决于你前期做得是否精细：文档切得合理、嵌入准确、top-k 设置得当、prompt 拼得清晰。

4. 向量检索 vs 关键词搜索的本质区别

特性	向量检索（embedding search）	关键词搜索（keyword search）
匹配方式	语义相似（meaning）	字面匹配（word）
能否查出没出现关键词的句子？	✅ 可能可以	❌ 不可能
优势	可找“意思接近”的内容	精准找“完全命中的词”
弱点	有时会误判“相关性”	找不到变种表达

高质量的 embedding 模型可以学习到上下文语义关联，即便句子本身不包含关键词，也能知道它和某个话题有联系，查出返给用户。